AI智造與算法可視化培養本土化探究

0 引言

在全球科技競爭格局中，人工智能（AI）已成為核心戰略賽道，AI人才培養需從基礎教育階段起筑牢根基。然而，AI教育的標準化內容與區域教育資源、文化生態存在適配性差異，推動AI教育本土化，既是回應“培養適應本土產業需求、兼具全球視野人才”的現實需要，也是破解“教育資源區域失衡、學生科創實踐脫節”問題的關鍵路徑。山東省威海市作為沿海開放城市，兼具海洋產業特色與科創發展需求，其AI教育本土化探索對同類區域具有示范價值。

1 研究價值、方法與框架

1.1實踐錨點：激奇創易人工智能工作室的價值

激奇創易人工智能工作室深耕威海AI教育領域，以“AI智造 + 算法可視化”為核心，融合本地文化、產業資源，在課程開發、賽事聯動、校地協同中積累了豐富經驗。剖析其本土化實踐，既能提煉可復制的操作范式，也能暴露AI教育在地化推進的共性問題，為完善區域AI教育生態提供依據。

1.2 研究方法

采用案例研究法，深度跟蹤激奇創易人工智能工作室的實踐過程，從課程設計、活動組織到成果輸出全鏈條剖析；運用訪談法，與工作室教師、學生、家長和教育主管部門人員對話，挖掘實踐痛點與需求；結合文獻研究法，梳理AI教育、教育本土化的理論脈絡，為實踐反思提供理論支撐；輔以問卷調查法，面向威海學生、教師開展調研，量化分析AI教育本土化的成效與不足。

1.3 研究框架

遵循“理論奠基一實踐解構一問題反思一策略優化”邏輯，先闡釋AI智造、算法可視化與教育本土化的理論關聯，再從課程體系、賽事驅動、資源協同維度解構激奇創易人工智能工作室的實踐模式，繼而總結成效、剖析問題，最終提出資源統籌、課程迭代、評價完善等優化策略，形成閉環研究路徑。

2AI智造與算法可視化培養的理論根基

2.1AI教育的核心邏輯

AI教育旨在培育學生的計算思維、數據素養與創新實踐能力，算法可視化作為關鍵教學手段，通過圖形化、動態化呈現算法邏輯（如用流程圖演示冒泡排序、用仿真平臺模擬神經網絡訓練），降低AI知識理解門檻，幫助學生掌握算法設計、模型搭建的核心技能，為AI智造實踐（如智能硬件開發、機器人系統搭建）筑牢認知基礎。

2.2教育本土化的理論內涵

教育本土化強調立足區域文化、產業、教育資源稟賦，對教育內容、模式進行在地化適配。在AI教育中，本土化意味著融入地方文化符號（如威海海洋文化、非遺傳承）、對接本土產業需求（如海洋科技、智能制造），構建“知識傳授一本土實踐一創新應用”的閉環，使AI教育更貼合學生生活場景與區域發展訴求。

2.3理論融合的實踐價值

AI教育理論與本土化理論的融合，為激奇創易人工智能工作室的實踐提供了雙重指引：1）堅守AI教育本質，確保算法可視化、AI智造等核心內容的科學性；2）錨定本土需求，挖掘威海海洋產業、文化遺產等資源，設計“AI+海洋牧場監測”“算法可視化傳承《九章算術》”等實踐項目，實現AI教育從“知識輸入”到“本土創新輸出”的轉化。

2.4AI智造與算法可視化課程體系

圍繞“算法認知一可視化實踐一AI融合造物”的邏輯主線，培養學生的算法思維與AI應用能力。

2.4.1 算法認知

通過專業可視化工具學習經典算法（如排序算法、搜索算法、路徑規劃算法），理解算法邏輯與效率。例如，利用算法可視化平臺學習冒泡排序，觀察元素兩兩比較、交換的動態過程，總結算法的時間復雜度；學習深度優先搜索（DFS），通過樹形結構的遍歷動畫，理解“回溯”的核心邏輯與應用場景。

2.4.2 可視化實踐

使用編程工具（如Python+Pygame庫）實現算法可視化，提升學生的編程能力與創意表達能力。學生可自主設計快速排序可視化程序，通過柱狀圖的顏色變化、高度調整，直觀展示“分區一遞歸排序”的過程；或制作迷宮尋路算法（廣度優先搜索，BFS）可視化動畫，用不同顏色標注探索路徑與已訪問節點，清晰呈現算法的尋路邏輯。

2.4.3 AI融合造物

結合AI模型（如圖像識別、生成式AI）與算法可視化技術完成智能造物作品，實現技術的綜合應用。例如，學生利用圖像識別算法（基于OpenCV庫）識別物體形狀，通過可視化界面實時展示識別結果（如框選物體、標注類別），并控制激光造物裝置根據識別結果進行個性化雕刻（如識別到“圓形”，則自動雕刻圓形圖案的文創產品）。

3AI智造與算法可視化的技術邏輯和教育價值

3.1AI智造的技術邏輯與教育應用

AI智造融合機器學習、計算機視覺、智能控制等技術，實現“創意生成一設計優化一實體制造”的智能化輔助，在青少年科創教育中主要體現為以下應用。

3.1.1 創意激發

生成式AI（如GPT系列模型）可根據學生的需求生成創意方案，拓展思維邊界。例如，學生輸入“環保主題的機械裝置”，AI能生成“基于風力驅動的垃圾分揀機器人”“利用太陽能的智能灌溉裝置”等多種設計思路，為學生提供創意靈感，幫助他們打破思維定式。

3.1.2 智能指導

在激光造物、機械組裝等實踐環節，AI可通過圖像識別、語音交互實時指導學生操作，糾正錯誤。例如，學生進行激光切割時，AI通過攝像頭識別切割路徑偏差并及時提醒學生調整；學生組裝齒輪傳動裝置時，AI以語音形式教授學生齒輪嚙合的正確方式，降低實踐難度，幫助學生提升操作準確性。

3.1.3 數據分析

對學生在科創實踐中的行為數據（如操作時長、方案修改次數、零件選用偏好等）進行采集與分析，生成個性化學習建議。例如，學生在機械結構設計上經多次修改仍不合理，系統可推送機械結構設計的微課資源或典型案例，幫助學生優化學習路徑。

3.2算法可視化的技術邏輯與教育價值

算法可視化通過圖形、動畫等形式直觀呈現算法的執行過程、邏輯結構，其教育價值主要體現在以下方面。

3.2.1 降低認知門檻

將抽象的排序算法（如快速排序）、路徑規劃算法（如Dijkstra算法）等轉化為動畫，幫助學生理解算法原理。以快速排序為例，可通過色彩區分“分區”過程，用元素的移動動畫展示“遞歸排序”邏輯，讓學生直觀把握算法的核心步驟與邏輯關系。

3.2.2 促進邏輯思維

學生通過觀察算法可視化過程，反向推導算法邏輯，提升邏輯推理與問題解決能力。例如，觀察深度優先搜索（DFS）的可視化動畫后，學生能自主總結出“回溯 + 遞歸探索”的邏輯，并將其遷移應用于類似的路徑規劃、結構遍歷問題中。

3.2.3 支持創作實踐

學生可基于可視化的算法邏輯開展創意編程與實體造物。例如，利用路徑規劃算法的可視化邏輯控制激光造物裝置的切割路徑，實現“按最優路徑切割復雜圖案”，將算法邏輯與實體作品制作相結合，深化對技術的理解與應用。

4典型案例：激奇創易人工智能工作室的本土化實踐結構

4.1 工作室概況

激奇創易人工智能工作室由吳永生發起，聚焦AI智造、算法可視化與青少年科創教育，是全國中學生數學奧林匹克競賽優秀教練員團隊、全國青少年機器人技術等級考試測評師團隊的實踐基地，是山東省2023年38所掛牌工作室之一，曾獲得“2023百強全國特色工作室”等榮譽稱號，累計指導學生在全國青少年科技創新大賽、世界機器人大賽、全國青少年文化遺產知識大賽等各類科創賽事中獲獎超300人次，形成了具有示范效應的科創素養培養模式。

4.2發展歷程：從競賽驅動到生態構建

激奇創易人工智能工作室發軔于機器人競賽培訓，伴隨AI教育普及進程，逐步拓展至AI智造全流程培養與算法可視化教學。初期聚焦賽事成績突破，積累了硬件搭建、編程調試經驗；中期引入高校（山東大學威海校區）、科研機構資源，深化AI理論教學；現階段構建“課程一賽事一協同育人”生態，覆蓋威海多所中小學，成為區域AI教育實踐標桿。

4.3實踐目標：三重維度的價值錨定

4.3.1 學生成長維度

以培育學生的AI科創核心素養為根本，使學生掌握算法設計、智能硬件開發、數據建模等技能，具備應用AI技術解決海洋垃圾識別、漁業資源監測等本土實際問題的能力。

4.3.2文化傳承維度

挖掘威海文化資源（如《九章算術》文化傳承、海洋非遺），通過“AI算經推演”“智能漁具設計”等項目，實現文化遺產與AI技術的融合創新，讓學生在實踐中理解本土文化價值。

4.3.3 區域發展維度

對接威海海洋科技、智能制造等產業需求，為本土產業培育“懂技術、善創新、知本土”的后備人才，同時以AI教育為切口，塑造區域科創教育特色品牌，提升教育對產業發展的支撐力。

4.4實踐路徑：課程、賽事與資源的協同聯動

4.4.1本土化課程體系構建

1）基礎層：算法可視化啟蒙。以“趣味化、在地化”為原則，設計算法基礎課程。例如，結合威海海洋捕撈場景，用動畫演示“漁網最優路徑規劃算法”；依托《九章算術》“方田”章，開展AI輔助土地面積測算實踐，通過可視化工具（如Scratch、Pythonturtle庫），讓學生直觀理解算法邏輯，掌握基礎編程技能。

2）進階層：AI智造實踐深化。聚焦智能硬件開發與系統集成，開展“海洋環境監測站搭建”“智能養殖系統設計”等項目。學生需應用Ar-duino、樹莓派等硬件，融合傳感器技術、機器學習模型（如用KNN算法實現海洋水質分類），完成從算法設計到實體智造的跨越，強化AI技術落地應用能力。

3）拓展層：產業需求深度適配。對接威海海洋牧場、智能制造產業，開發AI助力海洋牧場生態調控、智能裝備故障預測系統等課程。邀請企業工程師參與教學，引入真實產業案例（如海洋牧場水質實時監測需求），讓學生在解決實際問題過程中理解AI技術對本土產業的賦能價值，明晰職業發展方向。

4.4.2賽事驅動的實踐閉環

1）賽事選擇：精準錨定本土價值。聚焦全國青少年文化遺產知識大賽九章算術專項賽、全國青少年勞動技能與智能設計大賽等賽事，其“文化傳承 + 技術創新”“實踐應用+創意設計”的賽道設置，與威海AI教育本土化目標高度契合。例如，在全國青少年文化遺產知識大賽九章算術專項賽中“算經實踐”環節，可融入威海海洋數學文化（如古代航海算例），實現文化傳承與AI實踐的雙向賦能。

2）賽事組織：全流程本土適配。賽前，激奇創易人工智能工作室圍繞賽事主題，結合威海本地資源設計訓練方案（如針對“海洋資源分配”賽題，模擬威海漁業資源調度場景）；賽中，組織學生赴北京、濟南等地參賽，強化實踐檢驗與交流；賽后，復盤賽事成果，提煉算法優化點、本土需求適配經驗，反哺課程教學，形成“教學一訓練一競賽一反思一迭代”的閉環。

3）賽事成效：從個體獲獎到生態反哺。威海市文登區三里河中學等校學生在賽事中屢獲佳績（如全國青少年文化遺產知識大賽九章算術專項賽全國獎項），既彰顯了學生的科創能力，也提升了威海AI教育知名度。把賽事成果轉化為課程案例（如將獲獎作品“智能海洋垃圾清理裝置”融入拓展課程），吸引更多學校、企業參與AI教育生態構建，形成“以賽促教、以賽聚能”的良性循環。

4.4.3 資源協同的育人網絡

1）校地協同：高校 + 政府 + 企業聯動。

① 高校賦能：激奇創易人工智能工作室與山東大學威海校區合作，高校為工作室提供師資培訓（如AI算法優化、機器學習前沿講座）、技術支持（如開源算法庫共享、智能硬件研發指導）；工作室為高校提供學生實踐基地，促進產學研銜接。

② 政府支撐：威海市教育主管部門出臺政策（如設立AI教育專項經費、場地資源傾斜），推動AI教育納入區域教育發展規劃；利用科技館、文化場館等公共資源開展“ AI⁺ 海洋文化”科普活動，營造社會氛圍。

③ 企業參與：本地海洋科技、智能制造企業（如威海廣泰空港設備股份有限公司）開放實踐場景（如智能裝備生產車間）、提供真實需求（如智能物流系統優化命題），讓學生接觸產業一線問題，提升AI實踐的實用性。

2）家校社協同：從認知到實踐的滲透。

① 家長參與：通過AI親子工坊、家長課堂普及AI教育價值，引導家長支持學生參與科創實踐（如協助學生開展“家庭能耗AI監測”項目），構建家校共促的育人環境。

② 社區融入：在社區開設AI創意驛站，開展智能垃圾分類系統設計、社區安防AI預警等實踐活動，挖掘社區場景中的AI應用需求，同時傳播AI知識，擴大教育覆蓋面。

5實踐成效與問題反思

5.1實踐成效：學生、學校與區域的多維成長

5.1.1 學生科創素養躍遷

參與實踐的學生在算法設計、硬件開發、問題解決能力上顯著提升。例如，學生開發的基于AI的威海歷史建筑識別系統，融合計算機視覺算法與本地文化資源，展現出“技術應用+文化創新”的復合能力；賽事獲獎作品（如智能海洋牧場監測浮標）體現了學生從知識理解到本土問題解決的實踐跨越，其科創核心素養得到了深度培育。

5.1.2 學校特色發展突破

激奇創易人工智能工作室實踐模式在威海多所學校推廣，推動學校科創課程體系完善與特色品牌塑造。威海市文登區三里河中學等校因AI教育成果獲評全國青少年文化遺產知識大賽九章算術專項賽優秀組織單位、威海市科創教育示范校，AI教育成為學校差異化發展的名片，促進學校從傳統教學向科創特色轉型。

5.1.3 區域教育生態優化

威海AI教育知名度顯著提升，激奇創易人工智能工作室入選科創筑夢青少年科學工作室、2023年度最具特色工作室100強，吸引周邊地區教育考察交流。AI教育與本土產業的銜接（如海洋科技企業參與課程開發），推動區域“教育一產業一創新”生態閉環構建，為威海科創發展儲備人才。

5.2現實問題：資源、課程與評價的三重挑戰

5.2.1 資源配置失衡：城鄉、校際差距顯著

威海城區學校依托激奇創易人工智能工作室的資源，AI教育開展深入，但偏遠學校存在師資匱乏、硬件短缺等問題，學生參與AI實踐的機會不均等，影響教育公平性。

5.2.2 課程分層不足：學生需求適配度低

現有的A1教育課程體系雖覆蓋“基礎一進階一拓展”層次，但基礎層內容偏理論，趣味性不足，難以吸引低齡段學生；進階層內容難度陡增，缺乏階梯式過渡（如從圖形化編程到Python代碼實踐的銜接課程）；拓展層內容與產業需求貼合度待深化，對海洋科技細分領域（如海洋生物醫藥AI應用）涉及較少，無法滿足學有余力學生的深度探索需求。

5.2.3評價體系滯后：重結果輕過程

當前A1教育評價以賽事獲獎、作品數量為核心，對學生的算法設計迭代過程（如模型優化的思維路徑）、創新思維展現（如解決本土問題的創意來源）、團隊協作表現關注不足。缺乏科學的過程性評價工具（如AI思維成長檔案），難以精準衡量學生的科創素養發展，也無法為教學改進提供有效反饋。

6優化策略：資源、課程與評價的協同升級

6.1資源統籌：構建區域均衡發展網絡

6.1.1 師資流動與共享機制

建立“城區一偏遠學校”師資流動聯盟，城區骨干教師定期赴偏遠學校開展A1教學幫扶（如每月兩次線下授課、每周一次線上教研）；搭建威海Al教育師資云平臺，匯聚高校專家、企業工程師、骨干教師資源，通過直播課、錄播課、在線答疑，實現優質師資全域共享。

6.1.2 硬件資源協同配置

由威海市教育主管部門統籌，建立區域A1實踐中心，配置高端智能硬件（如工業級3D打印機、多模態傳感器）、算法可視化平臺；偏遠學校學生可預約到A1實踐中心實踐，或通過“設備共享池”

機制，借用智能硬件套件（如Arduino樹莓派套裝），降低學校硬件投入成本，縮小校際實踐差距。

6.2課程迭代：分層適配與本土深化

6.2.1 分層課程體系重構

1）基礎層：強化“趣味化 + 在地化”，開發AI海洋探險、算法農場等游戲化課程，用威海海洋生物、農耕文化為場景，通過Scratch圖形化編程，讓學生在“捕魚路徑規劃”“農田灌溉算法”中理解基礎算法，降低學習門檻。

2）進階層：增設階梯式過渡模塊，如從圖形化編程邏輯到Python代碼實現的轉換課程，通過算法可視化對比演示（圖形化流程vs代碼邏輯），幫助學生平滑進階；融入威海海洋數據中臺的實際數據（如海域水質監測數據、海洋氣象數據等），開展“海洋水質預測模型搭建”等項目，強化技術的實用性。

3）拓展層：深度對接威海產業細分領域，與海洋生物醫藥企業合作，開發A1藥物分子篩選算法課程；與智能制造企業聯動，設計智能裝備故障診斷系統開發項目，讓學生接觸產業前沿需求，提升A1實踐的專業適配度。

6.2.2 課程動態更新機制

建立“產業需求一課程內容”動態反饋通道，每季度聯合本地企業、高校開展AI教育需求研討會，梳理威海海洋科技、智能制造等產業的技術迭代方向（如海洋大數據實時分析、智能裝備自主決策），同步更新課程內容；跟蹤A1技術前沿（如大模型應用、邊緣計算），每學年融入“A1+”新場景（如海洋牧場元宇宙監測、智能社區數字孿生），保持課程時效性。

6.3評價升級：多元主體與過程性評價

6.3.1 多元評價主體構建

引入“教師+學生+家長 + 企業 + 高校”多元評價主體：教師評價聚焦知識技能掌握度（如算法正確率、硬件搭建規范性），學生自評與互評關注創新思維、團隊協作（如問題解決創意、分工配合效率），家長評價側重實踐參與度、本土價值感知（如項目對學生生活認知的改變），企業、高校評價圍繞技術實用性、產業適配性（如算法對海洋牧場的賦能潛力），構建全方位評價生態。

6.3.2 過程性評價工具開發

設計AI科創成長檔案，記錄學生“算法學習一項目實踐一賽事參與”的全流程數據：在算法設計環節，留存流程圖迭代稿、代碼優化記錄；在項目實踐中，采集問題解決日志、團隊溝通記錄；在賽事反思階段，收錄成果復盤報告、專家建議反饋。通過量化分析成長檔案，精準識別學生的科創素養發展瓶頸，為個性化教學提供依據。

7威海AI教育發展展望

7.1 技術融合深化

隨著大模型、數字孿生等技術的發展，未來AI教育可融入“Al + 元宇宙”實踐場景（如虛擬海洋牧場A1管理），讓學生在沉浸式環境中開展算法設計與智造實踐；探索AI自主學習系統，為學生提供個性化學習路徑規劃，進一步釋放AI教育的育人潛力。

7.2 區域協同拓展

威海的實踐經驗可向膠東經濟圈乃至全國同類區域推廣，通過跨區域A1教育聯盟共享課程資源、賽事平臺、評價標準，推動A1教育本土化實踐的規模化、標準化發展，為培育更多“懂技術、善創新、知本土”的人才提供支撐。

7.3 文化賦能升級

深化“AI+本土文化”融合。探索將威海漁家大鼓、剪紙等非遺元素轉化為AI算法可視化的創意載體。例如，通過機器學習生成具有漁家特色的剪紙圖案，用算法模擬鼓點節奏的變化規律，讓學生在技術實踐中深度理解本土文化的美學邏輯與傳承智慧。同時，鼓勵學生運用AI技術活化文化遺產，如開發非遺數字博物館智能導覽系統，實現傳統文化與現代科技的共生共榮，讓AI教育不僅成為技術培養的途徑，還成為文化傳承的紐帶。

8 結論

激奇創易人工智能工作室的實踐表明，A1教育本土化需以理論融合為基、實踐創新為要、生態協同為綱。通過構建適配本土文化、產業的課程體系，以賽事驅動實踐閉環，協同校地、家校社資源，既能顯著提升學生的科創素養，也能塑造區域教育特色品牌。但資源失衡、課程分層不足、評價滯后等問題仍制約著A1教育本土化的深度推進。AI教育本土化是一項系統工程，需要持續在理論與實踐的碰撞中探索前行。激奇創易人工智能工作室的實踐為教育界提供了寶貴經驗，未來通過不斷優化資源配置、迭代課程體系、完善評價機制，必將推動AI教育更精準地對接本土需求，為區域發展培育更多具備科創素養與本土情懷的優秀人才，讓人工智能真正成為賦能教育革新與地方發展的強大動力。